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Enregistrement W2991476788 · doi:10.21769/bioprotoc.3428

Opto-magnetic Selection and Isolation of Single Cells

2019· article· en· W2991476788 sur OpenAlexafffund
Loïc Binan, Joannie Roy, Santiago Costantino

Notice bibliographique

RevueBIO-PROTOCOL · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesGénome QuébecGenome Canada
Mots-clésCell sortingPhotobleachingStreptavidinMicroscopyPopulationCellSortingSingle-cell analysisConfocalBiophysicsFluorescence microscopeNanotechnologyChemistryBiological systemMaterials scienceFluorescenceBiologyPhysicsBiotinComputer scienceOpticsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Capturing single cells from large heterogenous populations based solely on observable traits is necessary for many cell biology applications and remains a major technical challenge. The protocol we present allows the isolation of viable and metabolically active cells selected for their shape, migration speed, contact to other cells, or intracellular protein localization. We previously introduced a method termed Cell Labeling via Photobleaching (CLaP) for the efficient tagging of cells chosen for visual criteria. Here we describe a new protocol for capturing such cells using ferromagnetic beads termed single-cell magneto-optical capture (scMOCa). This technology is especially useful when the number of target cells represents an extremely low fraction of the total population (potentially one single cell), a situation in which conventional sorting techniques like fluorescent or magnetic activated cell sorting (F/MACS) cannot provide satisfactory results in terms of capture efficiency and specificity. scMOCa uses the lasers of a confocal microscope to photobleach and crosslink biotin-4-fluorecein molecules to cell membranes. Streptavidin coated magnetic beads then adhere to biotin moieties and a magnet allows the capture of illuminated cells. By precisely controlling liquid volumes and spacing between the different parts of a simple setup, high cell selectivity and capture efficacy can be achieved. scMOCA allows visual selection and isolation of any number of cells in a microscopy field and captured cells remain viable to generate new colonies of chosen phenotypes for downstream analyses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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